加载数据集:我们使用了load_iris()函数直接从scikit-learn中加载鸢尾花数据集。 数据集划分:使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占30%。 模型训练:创建了一个DecisionTreeClassifier实例,并使用训练数据对其进行训练。 模型评估:通过比...
fromsklearn.metricsimportclassification_report, confusion_matrix, accuracy_score 2. 加载数据 我们将使用经典的鸢尾花数据集。这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica)的测量数据,每种类型有50个样本,每个样本包含...
这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica)的测量数据,每种类型有50个样本,每个样本包含四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 iris=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.target 3. 数据预处理 为了让模型更好地工作,我们通常需要对数据进行标准化处理。 scaler=StandardSc...
但鸢尾花数据集中的特征绝对值相差不大,因此我们不对其进行标准化处理 13.0.6 构建训练集和测试集(暂不考虑验证集) 一般我们会把数据集分为三部分:训练集、验证集和测试集 训练集用来训练算法,得到收敛模型 验证集用来验证训练出来的算法是否足够优秀,通过不断调整我们的模型,来获得一个在验证集上表现比较好的一...
pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2、常规导库操作: import pandasaspd #倒库操作 import numpyasnp import sklearnfromsklearn import datasets #导入数据集合 3、应用数据集获取载入鸢尾花数据: ...
为了读取scikit-learn库提供的鸢尾花(Iris)数据集,并对数据集中的数据进行描述性统计分析,你可以按照以下步骤进行操作: 导入scikit-learn库并加载Iris数据集: 首先,你需要导入必要的库,并使用load_iris函数从scikit-learn库中加载Iris数据集。 python from sklearn.datasets import load_iris # 加载Iris数据集 iris...
使用Scikit-learn实现鸢尾花数据分析 Sklearn鸢尾花数据分析 （1）以鸢尾花数据集为例，按照获取数据、数据预处理、训练模型、模型评估、持久化模型的流程，使用SVM实现通过鸢尾花4个属性的分类和模型精确度评估，并使用了持久化方式保存和运行模型。Sklearn鸢尾花数据分析 1.导入相应的包 Sklearn鸢尾花数据分析 2....
在Scikit-Learn中,用predict()方法进行预测。 3、有监督学习示例:鸢尾花数据分类 使用高斯朴素贝叶斯(Gaussian naive Bayes)方法,这个方法假设每个特征中属于每一类的观测值都符合高斯分布。 借助train_test_split函数将数据分隔成训练集(training set)和测试集(testing set)。
scikit-learn自带少量数据集,比如说用于分类分析的鸢尾花数据集和数码数据集、用于回归分析的波士顿房价数据集。 数据集是一个字典类对象,它包括数据以及描述数据的元数据。这些数据被存放在包含n_samples, n_features数组的.data成员中。对于监督学习问题而言,还包括用于储存标签和结果的.target成员。下面以加载鸢尾花数...
在Scikit-learn中,可以使用内置的数据集加载函数来导入常用的数据集。常见的方法包括使用load_iris函数加载鸢尾花数据集、使用load_digits函数加载手写数字数据集等。 下面是使用load_iris函数导入鸢尾花数据集的示例代码: from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 获取数据...